摘要：为研究聚氯乙烯-碳纤维增强复合材料(PVC-CFRP)管混凝土柱-钢筋混凝土(RC)环梁T型节点的恢复力特性,完成了11根试件的低周反复荷载试验。试验结果表明:增大的环梁节点能有效实现PVC-CFRP管混凝土柱与RC梁的连接,试件显示出良好的抗震性能。在此基础上,优选材料本构关系,采用纤维模型法,编制非线性分析程序,开展节点拟静力试验数值模拟研究,模型预测结果与试验结果吻合较好。基于验证的数值模型,延拓分析环梁节点混凝土强度、环梁高度、梁纵筋配筋率、柱直径以及纵筋屈服强度等参数对其骨架曲线的影响规律,并提出合理设计建议。数值模拟结果表明:环梁节点核心区混凝土强度由20 MPa增至60 MPa,试件的峰值弯矩提高13.7%,极限位移降低8.0%;梁纵筋配筋率由2%增至5%,试件的峰值弯矩提高26.3%,极限位移降低19.9%;梁纵筋屈服强度由400 MPa增至600 MPa,试件的峰值弯矩提高56.3%,极限曲率降低17.9%;试件环梁高度由350 mm增至450 mm,试件的峰值弯矩影响不明显,而极限位移降低11.0%;柱直径由200 mm增至300 mm,试件的峰值荷载提高56.3%,极限位移增加28.5%。

摘要：目的:探究平衡赖氨酸和蛋氨酸的低蛋白日粮对育雏期皖西白鹅血液免疫指标和胸腺结构的影响.方法:选用180只1日龄皖西白鹅作为研究对象,随机分为6组,每组30只;试验采用3×2因子设计(不同蛋白水平:20％、18％、16％,分别平衡赖氨酸、蛋氨酸),于14和28日龄分别采集血液和胸腺,研究不同氨基酸平衡模式及蛋白水平对育雏期皖西白鹅血液免疫指标以及胸腺结构的影响.结果:14日龄时,D组MCV、MCH显著高于E、F组(P0.05);结构变化不明显(P>0.05).结论:低蛋白日粮平衡氨基酸可以提高育雏期皖西白鹅的蛋白质利用率,降低尿酸沉积,且对胸腺发育没有负面影响.

摘要：针对V2X场景测试存在费用高、危险系数大和场景难搭建等问题,提出了一种基于移动机器人的V2X室内仿真平台。该仿真平台由室内移动机器人、V2X设备和显示终端组成,移动机器人实时获取自身的坐标、速度、偏航角等数据,通过滤波和校准处理后转换为GNSS数据,并通过网络通信将GNSS数据发送给V2X设备。为了验证该仿真平台的有效性,设计了V2X前向碰撞场景,并进行了实验测试。测试结果表明,该仿真平台能有效地进行V2X场景的测试。

摘要：文章针对当前国内工程桥梁墩柱钢模板设计工作量大、设计效率低的问题,选用Visual Studio 2010作为平台开发环境,以C++作为开发语言,在SolidWorks二次开发的基础上,对墩柱钢模板的参数化建模设计及出图方法进行研究。为解决墩柱钢模板模型特征不随型、排布不对称的问题,设计出一套特征排布方案,并提出一种特征随型智能排布设计方法;基于粒子群算法着重对工程图的视图比例进行优化,解决视图比例失调问题;最后,以圆墩钢模板进行实例演示,具体阐述该特征随型参数化建模及出图方法。

摘要：以车铣复合机床为研究对象,利用Solidworks建立三维模型,基于吉村允孝法计算出主要结合面参数,利用ANSYS Workbench建立整机的动力学模型,通过模态分析和谐响应分析确定立柱为影响整机动态性能的关键部件。以立柱的一阶固有频率、质量和静变形量为目标函数,以立柱两侧各筋板厚度为设计变量,利用响应面法对立柱进行多目标优化求解得出最优解集。最后对优化后的立柱进行分析验证,结果表明:立柱的质量减少了12.37%,整机验证显示各阶频率均有所提高,由优化前后谐响应分析得出最大响应峰值明显减小。该设计方法有效改善了整机的动态性能。

摘要：本研究基于高压静电纺丝技术将聚乙二醇(PEG)引入聚丙烯腈(PAN)基体中,制备具有相变储能、形状稳定的PAN/PEG复合超细纤维。利用流变仪、热分析仪及织物强力仪等分析了溶液共混比对纺丝前驱液黏度和纤维结构性能的影响。结果表明:在纺丝前驱液体系中,随PEG含量增加,黏度呈先增后降趋势,纤维成型后形貌规整、无串珠,当PAN/PEG共混比为80∶20时,纤维直径达97nm。PEG与PAN分子链可通过氢键作用结合,两者共混纺丝相容性良好,制备的复合超细纤维尺寸与形状稳定性、热性能良好。相变复合超细纤维的熔融温度和熔融焓值随PEG含量的提高不断增加,纤维具有良好的蓄热储能性能,PEG大分子柔性链引入能够显著提升复合超细纤维的韧性和力学性能。

摘要：针对自动驾驶的轨迹跟踪问题,为实现性能优异且具有实际应用价值的控制器,文章将双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的深度强化学习算法应用于轨迹跟踪的横向控制。对车道线保持的应用场景进行控制器设计,首先基于TD3算法对神经网络结构及其参数进行设计,并依据人类驾驶员的行为方式定义状态空间和动作输出,使其具有较快的训练速度以及较好的控制执行效果;然后设计一种奖励函数,将跟踪精度和舒适度同时作为控制器性能的优化方向;最后,根据ISO 11270:2014(E)标准在Prescan中搭建多种使用场景进行仿真实验,验证所设计的控制器性能。通过与当前主流轨迹跟踪解决方案实验结果的对比,分别从跟踪精度和舒适度两方面证明了该控制器可以满足使用要求并且控制性能更加优异,具有的较高应用价值。

摘要：针对恒功率负荷(CPL)因负阻抗特性导致直流微电网母线电压失稳的问题,从限制CPL取值范围出发,引入深度学习算法分析系统的稳定性。首先,通过采用直流微电网机理模型仿真,建立初始数据库;然后,对数据库进行预处理,在此基础上,利用最大信息系数进行相关性分析,得到系统参数与CPL临界值之间的相关性强弱信息,并实现输入特征降维;接着,采用自定义损失函数与量化预测性能等方法设计适用于CPL临界值预测的深度学习策略。最后,针对不同场景的直流微电网进行仿真测试,并通过硬件在环实验验证所提深度学习策略的有效性和优越性。

摘要：由于车辆自身的高速移动性和资源有限性等特征,使得采用传统通信和计算手段的车联网场景无法满足用户日益增长的数据计算需求和体验质量需求。采用5G和边缘计算技术构建的新型车联网架构可以满足以上需求,但由于网络结构的变化,需设计适合新场景下的车辆任务通信和计算策略。针对5G车联网场景下的移动车辆任务动态卸载问题进行研究,提出了对应的动态任务分配策略和卸载调度低时延算法。车辆会根据提出的策略和算法将未完成的计算任务卸载到相应的MEC服务器或车辆上,并且计算结果将通过边缘服务器之间的联合通信或直接从被选择接受卸载任务的附近空闲车辆上直接返回给车主。仿真结果表明,所提出的策略和算法在优化卸载延迟方面具有良好的性能,并提高了用户体验质量。

摘要：农业病害会导致作物脱叶早,光合作用减弱,从而影响作物质量,减少农民收入。针对病害初发期间目标小、背景复杂和室外光线变化大导致的目标误检问题,本文提出一种融合轻量级网络的YOLOv4检测算法。首先对主干网络进行剪枝并增加多尺度的分组卷积提高模型对复杂背景的抗干扰性,其次设计轻量级SCE(space channel expand)注意力机制降低深层网络中细节信息丢失的影响。最后设计跳跃连接特征金字塔(jump connection feature pyramid network,JC-FPN)替换PAnet(path aggregation network)特征融合模块从而进一步实现模型轻量化。实验结果表明,改进算法在本文数据集上的mAP50达到了84.17%,检测速度为50 FPS,相比于YOLOv4检测算法分别提高了0.71%和10 FPS,满足移动端对农业病害的检测精度和速度的要求。